Новое исследование Уорикского университета показало, что система искусственного интеллекта может анализировать рентгеновские снимки и диагностировать медицинские проблемы с такой же точностью, как и врачи.
Этот искусственный интеллект, разработанный в сотрудничестве между Уориком, Королевским колледжем Лондона и несколькими учреждениями NHS, был обучен на 2,8 миллионах исторических рентгеновских снимков грудной клетки, сделанных более чем 1,5 миллионами пациентов.
Он способен просканировать 37 возможных заболеваний, продемонстрировав равную или большую точность, чем врачи, в 94% случаев (35 из 37 заболеваний). Для обеспечения точности ИИ более 1400 рентгеновских снимков, которые он проанализировал, были перепроверены старшими радиологами в соответствии с историческими диагнозами.
Существует множество подобных применений ИИ для медицинского сканирования, включая CoDoC от Googleчто позволяет сократить объем работы по анализу медицинских сканов на 66%.
Программное обеспечение использованные в недавнем исследованииСистема X-Raydar сканирует потенциальные проблемы сразу после получения рентгеновских снимков и оценивает вероятность каждой обнаруженной аномалии.
Он определяет приоритетность неотложных состояний, помогая врачам сэкономить время на диагностику, что крайне важно в условиях нехватки персонала и растущих очередей.
Доктор Джованни Монтана, ведущий автор и профессор науки о данных в Уорике, объяснил потенциал ИИ в качестве инструмента для скрининга или для предоставления "окончательного второго мнения" путем устранения человеческий фактор и предвзятость. Он рассказал о том, что в ходе его обучения были получены миллионы рентгеновских снимков, и о его эффективности в беспристрастном анализе.
Профессор Вики Го из Королевского колледжа Лондона, соавтор проекта и бывший председатель Королевского общества радиологов, считает, что комплексные системы искусственного интеллекта, подобные X-Raydar, станут будущим медицины, помогая перегруженным врачам.
ИИ также решает проблему эффективности в тех случаях, когда на рентгеновских снимках не обнаруживается никаких отклонений, что составляет около половины всех случаев.
Выявляя такие случаи, ИИ позволяет радиологам больше внимания уделять сложным и важным исследованиям.
Это особенно актуально, учитывая нехватку радиологов в Великобритании, о которой сообщает Королевский колледж радиологов, что приводит к задержкам в лечении в 97% центрах лечения рака в стране.
Программное обеспечение X-Raydar было открыто для некоммерческого использования, чтобы ускорить исследования и разработки в этой области.
К многочисленным интересным медицинским приложениям искусственного интеллекта, включая модель, которая помогла ускорить скрининга рака молочной железы более чем на 44% и Система искусственного интеллекта Google предназначенная для предоставления врачам второго мнения.
Благодаря сотрудничеству с компанией DeepMind, NHS уже давно применяет медицинские технологии ИИ, в том числе в недавнем проекте Инструмент для диагностики рака легких с помощью искусственного интеллекта.
